Une méthode pour optimiser les paramètres de confidentialité pour une meilleure protection des données et utilité.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouveau cadre assure que les réponses basées sur des données synthétiques sont fiables pour la recherche.
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Un cadre pour garantir la vie privée des utilisateurs dans les GNN tout en gardant la précision.
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Un aperçu des défis dans l'apprentissage fédéré face aux attaques de reconstruction de données.
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Une méthode qui permet l'apprentissage automatique sur des données chiffrées pour protéger la vie privée des utilisateurs.
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Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.
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Cette méthode améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des données des utilisateurs.
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Explorer des moyens d'améliorer le partage de données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.
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Explorer les méthodes de confidentialité différentielle pour des insights de données sécurisées.
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Cet article parle d'un cadre pour gérer la vie privée dans des scénarios avec plusieurs analystes.
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Comment les outils linguistiques avancés transforment l'analyse des politiques de confidentialité.
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FedGKD améliore l'apprentissage fédéré pour les réseaux de neurones graphes en optimisant l'extraction des caractéristiques des tâches.
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Apprends les risques d'utiliser des plugins sur les plateformes LLM.
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Les attaques acoustiques menacent la sécurité des données en capturant les sons des claviers.
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Présentation d'un protocole pour la prédiction de liens respectant la vie privée dans des graphes distribués.
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Explorer comment les attaquants exploitent les grands modèles de langage pour extraire des connaissances.
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Une nouvelle méthode protège les données sensibles pendant l'entraînement des modèles de machine learning.
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DFedADMM et DFedADMM-SAM améliorent l'entraînement des modèles tout en garantissant la confidentialité des données.
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Fed-LSAE renforce la sécurité dans l'apprentissage fédéré et contr attaque les attaques par empoisonnement.
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Un nouvel ensemble d'outils pour une analyse de données sécurisée sans compromettre la vie privée des utilisateurs.
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NOMA présente des risques de sécurité uniques à cause des canaux partagés entre plusieurs utilisateurs.
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Cette étude examine des méthodes de communication sécurisée dans l'IIoT en utilisant des techniques NOMA.
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La sanitisation des connaissances aide à protéger les infos sensibles dans les modèles de langage.
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Une étude examine les aspects conviviaux des outils de confidentialité différentielle populaires.
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Un aperçu de Edge ML et son rôle dans la reconnaissance des activités humaines.
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Le rôle de l'IA dans la transformation de la gestion des réseaux pour les technologies sans fil avancées.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant à la désuétude et aux différences entre les appareils.
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Un nouveau protocole garantit la confidentialité dans les calculs en utilisant des systèmes SN P.
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Présentation de PFL-GAN : une solution sur mesure pour la variabilité des clients dans l'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle approche améliore l'apprentissage fédéré pour des données clients variées.
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Un coup d'œil sur l'oubli machine pour améliorer les modèles génératifs et leurs sorties.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles grâce à l'apprentissage fédéré et à la régression par noyau.
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La confidentialité différentielle protège les données personnelles pendant l'analyse, en s'assurant de la vie privée de chacun.
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Un aperçu de l'apprentissage d'équilibre profond fédéré et son impact sur l'IA.
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SANGEA propose une approche évolutive pour créer des graphes synthétiques de haute qualité.
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Un guide pour l'apprentissage machine distribué collaboratif tout en préservant la vie privée des données.
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SHIELD combine l'analyse génétique avec des protections de la vie privée pour des recherches sécurisées.
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Les données synthétiques aident à prédire les risques de COVID-19 chez les vétérans tout en garantissant la confidentialité.
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